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पैदल यात्री ट्राजेक्टरी भविष्यवाणी के काम में, मल्टी-मोडल भविष्यवाणी हाल ही में उभरी है, जो दर्शाती है कि एक अच्छा मॉडल कैसे कई सामाजिक रूप से स्वीकार्य भविष्य की भविष्यवाणी करनी चाहिए। इस संदर्भ में, नॉर्मलाइजिंग फ्लोज़ (NFs) ने अद्वितीय उत्पन्न करने की क्षमताएं दिखाई हैं जो उन्हें मल्टी-मोडल ट्राजेक्टरी भविष्यवाणी के लिए विशेष रूप से उपयुक्त बनाती हैं। सीखी गई वितरण से सैंपलिंग करके, NFs कई सामाजिक रूप से स्वीकार्य ट्राजेक्टरी उत्पन्न कर सकते हैं, प्रत्येक अपने संबंधित संभावना स्कोर के साथ। संभावना स्कोर के साथ संयुक्त मल्टी-मोडल भविष्यवाणी के लाभ का लाभ उठाते हुए, मैपफ्लो के साथ हम NFs पर आधारित एक समाधान प्रस्तुत करते हैं जो पड़ोसी पैदल यात्रियों के सामाजिक प्रभाव को मॉडल में शामिल करके भविष्यवाणी में सटीकता को सुधारता है। 1
स्टेफनी एट अल. (सोम), ने इस प्रश्न का अध्ययन किया।